|
|
|
|
Přednáška se koná v pondělí od 12:20 v S10.
Probráno a plánováno:
| 23.2. | Úvod a motivace. Eficientní a vlastní eficientní řešení. Skalarizace a souvislost s množinou (vlastních) eficientních řešení. |
| 2.3. | Konvexní vícekriteriální optimalizace: vztah (vlastních) eficientních řešení a optimálních řešení skalarizací (Geoffrionova věta). Nutné a postačující KKT podmínky optimality a eficience. |
| 9.3. | Lineární vícekriteriální optimalizace: test eficience daného bodu, Isermannova věta, test eficience pomocí skalarizace. |
| 16.3. | Úvod do parametrického lineárního programování (jednoparametrického i víceparametrického). Náhled na množinu eficientních řešení přes parametrické programování, topologie množiny eficientních řešení. |
| 23.3. | Metody typu I.: metoda globální cílové funkce, Bensonova metoda. |
| 30.3. | Metody typu II.: goal attainment, metoda epsilon-omezení, lexikografická metoda, cílové programování. |
| 13.4. |
Metody typu III.: STEM, algoritmy dialogu (Guddat, Wendler). Metody typu IV.: Normal-Boundary Intersection, vnitřní a vnější aproximace. |
| 20.4. | Kombinatorické VP: Nejkratší cesta a minimální kostra s více kriterii. |
| 27.4. | [asi odpadne] |
| 4.5. | DEA (Data Envelopment Analysis). Kuželová dominance. |
| 11.5. | AHP (Analytic Hierarchy Process): porovnávací matice a její algebraické vlastnosti, konsistence, hierarchie, příklady. |
| 18.5. | Intervalové lineární vícekriteriální programování: potenciálně a nutně eficientní řešení, charakterizace, složitost. |
Literatura:
Software:
Odkazy:
